Proving Intra-Racial Discrimination in the U.S. and Canada: The Room for Making the Artificial Distinction Between Genealogical Relatedness and Race
Notice bibliographique
Résumé
This article takes the role of the Devil’s advocate in order to question the judicial willingness to distinguish “race” from comparable notions. It suggests that, depending on the exact circumstances, a defendant can make an arguable case that the alleged intra–racial discrimination is motivated by perceived genealogical relatedness, but not because of belonging to the same “race.” Factually, the defendant claims to believe in being remotely genealogically related to the plaintiff. This is not unworthy of credence, because it is academically recognized that modern genealogy and root tracing can be an imaginative, forged exercise. Legally, this argument is supportable because there are cases holding that “race” or “ancestry” is different from genealogy or “line of descent.” By contrast, such an argument would not work in Canada, because Canada has adopted an expansive interpretation of the impermissible grounds. In particular, Canada includes “ancestry”—despite the fact that it is not explicitly included in their statute—on the grounds of “race”, “ethnicity” and “family status.” This covers more situations that resemble intra–racial discrimination, such as discrimination based on remote or close bloodline (un) relatedness. However, whilst the U.S. courts claim to have adopted a liberal interpretation, they also openly oppose expanding the law and have therefore narrowly interpreted “ancestry” and other impermissible grounds. This makes proof more difficult and leaves open gaps of protection in the U.S.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».